赋予农业研究权力:一个全面的奶油果 (Annona squamosa) 疾病数据集,用于精确检测
Sandip Thite1, Kailas Patil1,2, Rohini Jadhav3
1Vishwakarma University, Pune, India.
Data in brief
|February 6, 2024
概括
这一数据集提供了8226张红果 (Annona squamosa) 疾病的图像,以改进机器学习模型的自动化植物疾病识别和管理.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 植物病理学 植物病理学
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 制果 (Annona squamosa) 在全球种植.
- 植物病严重影响作物产量和质量.
- 准确的疾病鉴定对于有效的管理至关重要.
研究的目的:
- 为了介绍一个全面的数据集的果病.
- 促进用于疾病检测的机器学习算法的开发和改进.
- 支持自动化植物病理学和可持续农业的进步.
主要方法:
- 数据集汇编了8226张图像,涵盖了6种疾病类型.
- 使用深度学习,特征提取和模式识别技术.
- 培训和测试自动疾病识别模型.
主要成果:
- 该数据集可以提高自动疾病识别的精度.
- 它是测试和培训各种识别技术的宝贵资源.
- 促进植物病理学领域的合作研究.
结论:
- 这一数据集对于在Custard Apple中改进基于机器学习的疾病检测至关重要.
- 公共访问促进了合作,加速了农业的进步.
- 通过更好的疾病管理,有助于提高果产量.
关键词:
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